标签:cpp调用cu cuda 显卡加速 并行计算 gpu比cpu快
本篇文章谈的是cpp文件如何调用CUDA的.cu文件实现显卡加速的相关编程。当然,这是在默认已经配置好CUDA的情况下进行的,如果对于如何配置CUDA还有疑问可以看之前写的这一篇文章。另外,现在CUDA已经放出了支持VS2013的6.5版本,所以还是建议用最新的,毕竟VS2013好用太多,配置起来也没什么区别。关于那篇配置文章,并没有解决CUDA相关函数偶有错误提示的问题,虽然对于编译没有影响,但是对于有强迫症的人来说还是比较纠结的,本人研究过后会更新,望周知。
关于如何通过cpp文件调用CUDA的.cu文件实现显卡加速相关编程的问题,有两种方法。本篇先谈的是根据VS2013模板创建CUDA工程(安装6.5版本CUDA后可看到)然后再加入cpp文件的这一种方法。至于另外的在MFC或者win32工程等添加.cu文件再进行调用这种其实本质上是差不多的,会比较麻烦,本人后面有时间再更新。
在主题开始之前,先说下如何调用CUDA进行显卡加速,其实大的方向是十分简单的。流程大致如下:
初始化显卡内存->将主机待处理的内存数据拷贝到显卡内存中->利用显卡处理相关的数据->将处理完成的显卡内存数据拷回主机内存
OK,下面进入主题
首先创建CUDA工程,工程创建完成之后会有一个.cu文件,将文件的内容替换成如下内容
#include <cuda_runtime.h> #include "main.h" inline void checkCudaErrors(cudaError err)//错误处理函数 { if (cudaSuccess != err) { fprintf(stderr, "CUDA Runtime API error: %s.\n", cudaGetErrorString(err)); return; } } __global__ void add(int *a,int *b,int *c)//处理核函数 { int tid = blockIdx.x*blockDim.x+threadIdx.x; for (size_t k = 0; k < 50000; k++) { c[tid] = a[tid] + b[tid]; } } extern "C" int runtest(int *host_a, int *host_b, int *host_c) { int *dev_a, *dev_b, *dev_c; checkCudaErrors(cudaMalloc((void**)&dev_a, sizeof(int)* datasize));//分配显卡内存 checkCudaErrors(cudaMalloc((void**)&dev_b, sizeof(int)* datasize)); checkCudaErrors(cudaMalloc((void**)&dev_c, sizeof(int)* datasize)); checkCudaErrors(cudaMemcpy(dev_a, host_a, sizeof(int)* datasize, cudaMemcpyHostToDevice));//将主机待处理数据内存块复制到显卡内存中 checkCudaErrors(cudaMemcpy(dev_b, host_b, sizeof(int)* datasize, cudaMemcpyHostToDevice)); add << <datasize / 100, 100 >> >(dev_a, dev_b, dev_c);//调用显卡处理数据 checkCudaErrors(cudaMemcpy(host_c, dev_c, sizeof(int)* datasize, cudaMemcpyDeviceToHost));//将显卡处理完数据拷回来 cudaFree(dev_a);//清理显卡内存 cudaFree(dev_b); cudaFree(dev_c); return 0; }然后在工程中添加main.h文件,添加如下内容
#include<time.h>//时间相关头文件,可用其中函数计算图像处理速度 #include <iostream> #define datasize 50000下面添加main的实现文件cpp,在cpp中实现对于CUDA的.cu文件的调用。内容如下
#include "main.h" extern "C" int runtest(int *host_a, int *host_b, int *host_c);//显卡处理函数 int main() { int a[datasize], b[datasize], c[datasize]; for (size_t i = 0; i < datasize; i++) { a[i] = i; b[i] = i*i; } long now1 = clock();//存储图像处理开始时间 runtest(a,b,c);//调用显卡加速 printf("GPU运行时间为:%dms\n", int(((double)(clock() - now1)) / CLOCKS_PER_SEC * 1000));//输出GPU处理时间 long now2 = clock();//存储图像处理开始时间 for (size_t i = 0; i < datasize; i++) { for (size_t k = 0; k < 50000; k++) { c[i] = (a[i] + b[i]); } } printf("CPU运行时间为:%dms\n", int(((double)(clock() - now2)) / CLOCKS_PER_SEC * 1000));//输出GPU处理时间 /*for (size_t i = 0; i < 100; i++)//查看计算结果 { printf("%d+%d=%d\n", a[i], b[i], c[i]); }*/ getchar(); return 0; }需要注意的是,在用来被调用的CUDA函数中要加上extern "C" 的声明,并在cpp文件中进行声明(extern "C" int runtest(int *host_a, int *host_b, int *host_c);)后再调用。
标签:cpp调用cu cuda 显卡加速 并行计算 gpu比cpu快
原文地址:http://blog.csdn.net/weixinhum/article/details/39855829